الجزء 1 الكشف عن تأثير البيئة على السالسا: من الأقلمة البيئية العالمية إلى خصائص المجتمع الميكروبي في التربة

نبذة مختصرة:لفهم العلاقة التنظيمية بين البيئة وCistanche الصلصا، قمنا هنا بدمج طرق الأبعاد الكلية والجزئية. من منظور كلي ، أشار نموذج MaxEnt إلى أن البلدان الواقعة على طول مبادرة الحزام والطريق ، مثل الصين ومصر وليبيا ، كانت مناسبة بشكل خاص لنموجيم الصلصامن العصور القديمة (العصر الجليدي الأخير الأقصى ومتوسط ​​الهولوسين) إلى المستقبل (2 0 50 و 2070). كشف اختبار Jackknife أن هطول الأمطار هو عامل بيئي مهم يؤثر على توزيع C. salsa. من منظور كلي ، أظهرت بيانات تسلسل 16S rRNA amplicon أن المجتمعات الميكروبية للتربة من ثلاثة أنماط بيئية (الصحراء ، السهوب ، الأراضي العشبية ، والصحراء الحصوية) كانت مختلفة بشكل كبير (P <0.001). أظهر="" تحليل="" الميكروبيوم="" الأساسي="" أن="" الأجناس="" البكتيرية="" arthrobacter="" و="" sphingomonas="" و="" bacillus="" كانت="" مخصبة="" من="" الأصناف="" الأساسية="">جيم الصلصا. تم استخدام LEfSe والغابات العشوائية في حفر Gillisia (الصحراء - السهوب) ، Flavisolibacter (الأراضي العشبية) ، و Variibacter(الحصى - الصحراء) كمؤشرات حيوية يمكن أن تميز بين المجتمعات الميكروبية من الأنماط البيئية الثلاثة. أظهر برنامج التنبؤ أن الوظيفة الأيضية للمجتمع الميكروبي قد تم إثرائها في مسارات التمثيل الغذائي ومعالجة المعلومات البيئية. كشفت تحليلات الارتباط أن الارتفاع ، وهطول الأمطار في الربع الأكثر دفئًا (bio18) ، ومتوسط ​​المدى النهاري (bio2) ، ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر دفئًا (bio10) كانت عوامل بيئية مهمة أثرت على تكوين المجتمعات الميكروبية في التربة. قدم هذا العمل رؤى جديدة في العلاقة التنظيمية بين التوزيع المناسب لـجيم الصلصا، والمجتمعات الميكروبية في التربة ، والمحركات البيئية. علاوة على ذلك ، فقد عمّق فهم التفاعل بين النباتات الصحراوية والعوامل البيئية في البيئات القاحلة.

الكلمات الدالة:Cistanche الصلصا، MaxEnt ، 16S rRNA amplicon التسلسل ، المجتمع الميكروبي في التربة ، الأثر البيئي.

Cistanche deserticola له العديد من التأثيرات ، انقر هنا لمعرفة المزيد

للمزيد من المعلومات أرجو الأتصال:Joanna.jia@wecistanche.com

1 المقدمة

زادت القيمة الاقتصادية للنباتات الطبية بسرعة في السنوات الأخيرة مع تطور واستخدام النباتات الطبيعية في جميع أنحاء العالم. الجذع eshy منCistanche الصلصاهو عضو نباتي صالح للأكل وطبي يستخدم بشكل شائع كمنشط للكلى ، ومثير للشهوة الجنسية ، وعلاج مضاد للشيخوخة ومضاد للأكسدة ، وملين معوي ، وعلاج لحماية الكبد ، وعلاج مضاد للإشعاع. أدت الدراسات الكيميائية النباتية الحديثة على C. salsa إلى تحديد وعزل كميات كبيرة من المركبات النشطة بيولوجيًا ، مثل جليكوسيدات فينيلثانويد المختلفة ، إيريديويد ، ألديتول ، ولجنين ، والتي لها قيم طبية وصالحة للأكل .1 مع التطور السريع للسوق للأدوية والأغذية الصحية ، فإن الطلب عليهاجيم الصلصازاد بشكل حاد ورافقه الاستغلال المفرط ونهب الموارد البرية. ولذلك ، فإن الإدخال الفني على نطاق واسع وزراعةجيم الصلصاتدبيرًا مهمًا لحماية الموارد البرية والتصحر البيئي البطيء. ومع ذلك ، فإن البحث في الزراعة الصنعية لجيم الصلصالا تزال محدودة.

تؤثر البيئة تأثيرًا هائلاً على نمو وتطور C. يؤثر الضوء ، والأمطار ، وأنواع التربة على نمو النبات ومكوناته النشطة ..5،6 دراسة التفاعل بين البيئة والنباتات والتوصيف الشامل للأنماط البيئية المختلفة للنباتات مفيدة لاختيار وزراعة عالية -7 من منظور كلي ، يمكن أن يكون للنباتات تأثير كبير على الكائنات الحية في التربة حتى لو كان لديهم اتصال مباشر ضئيل أو معدوم مع نظام التربة من خلال جذورهم. البيئة ، بما في ذلك العوامل المناخية ومجتمع الميكروبات في التربة ، لا يزال غير واضح.

نموذج توزيع الأنواع (SDM) هو نموذج إحصائي تم إنشاؤه باستخدام بيانات توزيع الأنواع الحالية والمتغيرات البيئية لاستنتاج الاحتياجات البيئية للأنواع وعرض مناطق التوزيع المحتملة ، 10،11 استكشاف مناطق النمو المناسبة من خلال الجمع بين عوامل المناخ والتربة ، تحديد البيئة المناسبة للنباتات الطبية ، وحماية النباتات المهددة بالانقراض وزراعتها علميًا .12،13 استجابت SDMs ، مثل MaxEnt و biomod2 ، بنجاح لتوقعات اتجاهات التوزيع المفروضة على النباتات المهددة بالنباتات البيئية أثناء تغير المناخ.

تم إجراء تسلسل أمبليكون 16S rRNA لعينات التربة في جذور النبات لاستكشاف تنوع المجتمعات الميكروبية ، مما يوفر رؤى جديدة في العلاقة بين النباتات والمجتمعات الميكروبية في التربة.

في هذه الدراسة ، اكتشفنا العلاقة بين البيئة وجيم الصلصامن الأبعاد الكلية والجزئية. قمنا بما يلي. (1) استخدمنا نموذج MaxEnt للتنبؤ بمناطق النمو العالمية المناسبة لـجيم الصلصامن العصور القديمة إلى المستقبل (الفترات ": آخر الحد الأقصى الجليدي [LGM] ، منتصف الهولوسين [MH] ، الحاضر ، 2050 ، و 2070) وحساب المناطق المناسبة من مستويات مختلفة ومعدل المساهمة ومدى للمتغيرات البيولوجية توزيع للجيم الصلصا.(2) بالاقتران مع العمل الميداني ، قمنا بجمع ثلاثة نماذج بيئية (سهوب صحراوية ، وأراضي عشبية ، وصحراء حصوية) من أفضل منطقة زراعة (تاتشنغ وشينجيانغ) في

جيم الصلصا. أجرينا تسلسل أمبليكون 16S rRNA لاستكشاف خصائص المجتمعات الميكروبية في التربة. قمنا أيضًا بمقارنة الاختلافات في ميكروبيومات التربة في الأنماط البيئية الثلاثة وحددنا الميكروبيومات الأساسية والعلامات الحيوية التي يمكن أن تميز بين الأنماط البيئية الثلاثة. (3) أجرينا تحليل الارتباط والتحليل الزائد على أساس وفرة الميكروبيومات الأساسية والعلامات الحيوية والمتغيرات المناخية الحيوية لاستكشاف العلاقة التنظيمية بينجيم الصلصاوالبيئة.

سيستانشله تأثيرات عديدة في مكافحة التعب

2. المواد والأساليب

2.1. النمذجة البيئية المتخصصة.

في هذا البحث ، تم استخدام خمسة مصادر للبحث عن المواقع الحالية لـجيم الصلصافي جميع أنحاء العالم: (1) GBIF ؛ (3) البنية التحتية الوطنية لمعلومات العينات (4) المؤلفات المنشورة ؛ و (5) الحقل. استندت بيانات العينة بدون خطوط الطول والعرض إلى استعلام عن خطوط الطول والعرض للخريطة عبر الإنترنت. تم استخدام طريقة التحليل البؤري لتصحيح وترشيح نقاط التوزيع التي تم الحصول عليها للتخلص من تأثير محاكاة التجاوز الناتج عن الارتباط المكاني الكبير. كان الاستبانة المكانية للمتغيرات المناخية الحيوية 2.5 قوس دقيقة (حوالي 4.5 كيلومتر مربع) ، وتم ضبط المسافة الأبعدية على 3 كيلومترات. تم الاحتفاظ بنقطة توزيع واحدة فقط عندما كانت المسافة بين نقاط التوزيع أقل من 3 كم. بعد إزالة النقاط المكررة ، تم جمع 76 حالة ، جميعها من منطقة الإنتاج الأصلية لـ C. salsa ، واستخدامها للتحليل (الشكل 1 أ ، الملف التكميلي 1).

استخدمنا 19 متغيرًا مناخيًا حيويًا من WorldClim كمتنبئات بيئية. تم جمع بيانات المتغيرات المناخية الحيوية الحالية لهذه الدراسة من بيانات المراقبة لقاعدة بيانات WorldClim الإصدار 1.4 خلال الفترة 1960-1990 بدقة 2.5 arc-min. تم استخدام المتغيرات المناخية القديمة (LGM و MH) والمستقبلية (المستقبل 2050 والمستقبل 2070) المتوفرة في الإصدار 1.4 من WorldClim بدقة 2.5 arc-min كمتنبئات لنماذج توزيع الأنواع. لتجنب العلاقات الخطية المتعددة ، أجرينا تحليل الارتباط على نقاط الخلفية واستبعدنا أحد المتغيرات في كل زوج باستخدام Pearson

قيمة الارتباط> 0. 819 (الشكل S1). كانت المتغيرات المناخية الحيوية الثمانية التي تم تضمينها أخيرًا في النماذج هي متوسط ​​المدى النهاري (bio2) ، ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر رطوبة (bio8) ، ومتوسط ​​درجة الحرارة للربع الأكثر جفافاً (bio9) ، ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر دفئًا (bio10). ، هطول الأمطار السنوي (bio12) ، هطول الأمطار في الربع جفاف (bio17) ، هطول الأمطار في الربع الأدفأ (bio18) ، وهطول الأمطار في الربع برودة (bio19).

استخدمنا نموذج إنتروبيا الأقصى لحزمة البرامج مفتوحة المصدر (MaxEnt v.3.4. 0) ، 20 والذي يمكن تنزيله لإنشاء نموذج توزيع الأنواع لـجيم الصلصا. تم استخدام المعلمات التالية في الإعدادات الأساسية: البذور العشوائية ونسبة الاختبار العشوائية 25 و 10 مكررات. من خلال تعيين النسبة المئوية للاختبار العشوائي إلى 25 بالمائة ، اخترنا عشوائيًا 75 بالمائة من نقاط التوزيع لمجموعة التدريب. من خلال ضبط عدد التكرارات على 10 ، قمنا بتشغيل النموذج 10 مرات بنفس الإعدادات وقمنا بحساب متوسط ​​ناتج جميع عمليات التشغيل للحصول على النتيجة النهائية. تم استخدام المنطقة الواقعة أسفل منحنى المشغل المستقبِل (AUC) لتقييم جودة النموذج ، واعتبر النموذج الذي يحتوي على أعلى قيمة AUC هو الأفضل أداءً. تم استخدام أسلوب الرافعة لتقييم أهمية المتغيرات. تم استخدام منحنيات الاستجابة للحصول على مجموعة من المتغيرات المناخية الحيوية.

تم استخدام ArcGIS لتحليل المتغيرات المناخية الحيوية التي تؤثر على توزيع C. salsa وتصنيف وحساب المنطقة المناسبة للإنتاج.

2.2. جمع عينات التربة ووصفها. جيم الصلصا

يتم توزيعها بشكل طبيعي في الأنماط البيئية الثلاثة من الحصى ، الصحراء ، الأراضي العشبية ، والسهوب الصحراوية. في أبريل 2017 ، جمعنا عينات من جذع eshy وتربة تمثل الأنماط البيئية الرئيسية لـ C. salsa في Tacheng ، Xinjiang ، الصين (الشكل 1 ب ، الجدول 1). تم جمع عينات من الحصى والصحراء من Hejiaoke و Toli County (HJ1 و HJ2 و HJ3). تم جمع عينات المراعي من مقاطعة Yumin (YM1 و YM2 و YM3 و YM4). تم جمع عينات سهوب Desert− من Jiang Alhan (JA1 و JA2 و JA3 و JA4 و JA5 و JA6). عينات التربة التي جمعناها كلها من التربة الموجودة على سطح C. salsa وموقعها الطفيلي المضيف. عينات القسيمة مع

تم إيداع أرقام القسائم من 20170510079- DT إلى 20170510091- DT في المعشبة التابعة لمعهد تطوير النباتات الطبية في الأكاديمية الصينية للعلوم الطبية في بكين ، الصين. بعد تنظيفها ، تم تقطيع الأنسجة الجذعية النضرة إلى قطع صغيرة ، وتجميدها على الفور في النيتروجين السائل ، ثم تخزينها في درجة حرارة -80 درجة حتى مزيد من المعالجة. تم أخذ نوى التربة على عمق 20 سم باستخدام

حفار أسطواني من الفولاذ المقاوم للصدأ بقطر 5 سم ثم يتم تخزينه عند 20 درجة في ثلاجة محمولة. بعد نقلها إلى المختبر ، تم تمرير عينات التربة من خلال غربال 2 مم لإزالة الأنسجة النباتية والجذور والصخور وغيرها من الحطام ثم تخزينها في درجة حرارة -20 درجة في الثلاجة قبل إجراء مزيد من التجارب.

2.3 استخراج الحمض النووي وتسلسل الرنا الريباسي 16S.

تم استخراج الحمض النووي للتربة باستخدام مجموعة PowerSoil DNA Isolation Kit (MoBio Laboratories ، Carlsbad ، CA) وفقًا للدليل. تم فحص نقاء وجودة الحمض النووي الجيني على 0 .8 بالمائة من المواد الهلامية من الاغاروز. تم تضخيم المنطقة المتغيرة V 3-4 لجين 16S rRNA البكتيري باستخدام البادئات 338F (ACTCCTACGGGAGGCAGCAG) و 806R (GGACTACHVGGGTWTCTAAT) .21 لكل عينة تربة ، تمت إضافة 10- تسلسل باركود رقمي إلى الرقم 5 ′ نهاية البادئات الأمامية والخلفية (شركة Allwegene ، بكين). تم إجراء PCR على تدرج Mastercycler (إيبندورف ، ألمانيا) باستخدام 25 مجلدات تفاعل ميكرولتر تحتوي على 12.5 ميكرولتر من KAPA 2G Robust HotStart ReadyMix ، 1 ميكرولتر من التمهيدي لإعادة التوجيه (5 ميكرومتر) ، 1 ميكرولتر من التمهيدي العكسي (5 ميكرومتر) ، 5 ميكرولتر من DNA (إجمالي كمية القالب 30 نانوغرام) ، و 5.5 ميكرولتر من H2O. كانت معلمات ركوب الدراجات على النحو التالي: 95 درجة لمدة 5 دقائق ، تليها 28 دورة من 95 درجة لمدة 45 ثانية ، 55 درجة لمدة 50 ثانية ، و 72 درجة لمدة 45 ثانية ، مع امتداد نهائي في 72 درجة لمدة 10 دقائق. تم تجميع ثلاثة منتجات PCR لكل عينة للتخفيف من تحيزات PCR على مستوى التفاعل. تم تنقية منتجات PCR باستخدام QIAquick Gel Extraction Kit (QIAGEN ، ألمانيا) ثم تم تحديدها باستخدام PCR في الوقت الفعلي. تم إجراء التسلسل العميق على منصة MiSeq بواسطة شركة Allwegene Co. (بكين). بعد التشغيل ، تم إجراء تحليل الصورة والاتصال الأساسي وتقدير الخطأ باستخدام Illumina Analysis Pipeline الإصدار 2.6.

2.4 تحليل بيانات تسلسل 16S rRNA Amplicon.

تم إرسال جميع بيانات التسلسل إلى NCBI Short Archive (SRA) بموجب تقديم SRA SUB7456 0 02. تم فحص البيانات الأولية لأول مرة ، وتمت إزالة التسلسلات على أساس الاعتبارات التالية: متواليات أقصر من 200 نقطة أساس مع نقاط جودة منخفضة (أقل من أو تساوي 20) وتحتوي على قواعد غامضة أو لا تتطابق مع التتابعات الأولية وعلامات الباركود. تم فصل القراءات المؤهلة باستخدام تسلسل الباركود الخاص بالعينة وتم قصها باستخدام Illumina Analysis Pipeline الإصدار 2.6. ثم تم تحليل مجموعات البيانات باستخدام QIIME. تم تجميع التسلسلات في وحدات تصنيف تشغيلية (OTUs) بمستوى تشابه 97 بالمائة 22 لإنشاء منحنيات الخلخلة وحساب مؤشرات الثراء والتنوع. تم استخدام أداة Ribosomal Database Project Classi er لتصنيف جميع التسلسلات إلى مجموعات تصنيفية مختلفة ، حيث يتم تعيين عتبة الثقة على 0.7.23 تم إجراء تحليلات المجموعات على أساس معلومات OTU من كل عينة باستخدام R 3.6.1 لفحص تم حساب التشابه بين عينات مختلفة .24 تم حساب مصفوفة مسافات UniFrac بين المجتمعات الميكروبية من كل عينة باستخدام مقياس Tayc وتم تمثيلها كطريقة غير مرجحة للمجموعة الزوجية مع شجرة تجمع الوسط الحسابي ، والتي تصف الاختلاف (1- التشابه) بين عينات متعددة 25 تم أيضًا إنشاء ملف شجرة بتنسيق Newick من خلال هذا التحليل. تم تطبيق تنوع ألفا لتحليل مدى تعقيد تنوع الأنواع لعينة باستخدام أربعة فهارس ، وهي Chao1 والأنواع المرصودة وشانون وفيشر

فهارس التنوع. تم حساب هذه الفهارس باستخدام برنامج QIIME (Boulder ، CO ، الولايات المتحدة الأمريكية) في Python (الإصدار 1.8. 0) (لا جولا ، كاليفورنيا ، الولايات المتحدة الأمريكية). تم استخدام تحليل التنوع بيتا 26 لتقييم الاختلافات في العينات من حيث تعقيد الأنواع. تم حساب التنوع بيتا باستخدام تحليل الإحداثيات الرئيسي (PCoA) وتحليل الكتلة في QIIME. تم إجراء تحليل التباين الجزيئي (AMOVA) باستخدام الأم. 28 تم استخدام اختبار Kruskal-Wallis لحساب فرق OTU بين المجموعات (قيمة p<0.05), and="" heat="" maps="" were="" drawn="" using="" pheatmap="" (r="" package).="" core="" microbiome="" analysis="" was="" adopted="" from="" the="" core="" function="" in="" the="" r="" package="" microbiome="" (sample="" prevalence="20%," relative="" abundance="0.01%)" by="" microbiomeanalyst29="" (https://www.="">

تم استخدام طرق التحليل التمييزي الخطي (LDA) وطرق الغابة العشوائية (RF) في موقع ويب MicrobiomeAnalyst لتحديد المؤشرات الحيوية للميكروبيوم. تم إجراء أول اختبار عاملي غير معلمي Kruskal − Wallis لتحديد السمات ذات الوفرة التفاضلية الكبيرة مع الأخذ في الاعتبار العامل التجريبي أو فئة الاهتمام. بعد ذلك ، تم إجراء LDA (تم ضبط العتبة على 2) لحساب حجم التأثير لكل ميزة وفيرة بشكل مختلف. تم اعتبار السمات ذات أهمية على أساس القيمة الاحتمالية المعدلة. القيمة الافتراضية المعدلة p-value cuto كانت 0. 05. تم إجراء تحليل الترددات اللاسلكية باستخدام حزمة randomForest 5. تستخدم هذه الطريقة مجموعة من أشجار التصنيف ، تتم زراعة كل منها عبر اختيار ميزة عشوائية من عينة تمهيدية في كل فرع.

تم استخدام Tax4Fun (حزمة R ، http://tax4fun.gobics.de/) للتنبؤ بالمؤشرات الوظيفية الميكروبية للميكروبات في عينات التربة. تم استخدام جدول OTU Biom الخاص بالميكروبيوم في التربة كمدخلات لاحتساب الميتاجينوم لعينات تربة C. salsa. ثم تم تحليل وفرة فئة الجينات المتوقعة على مستوى مجموعة KEGG Orthology (KO) 3. تم تحليل النتائج من Tax4Fun في Doby (حزمة R).

2.5.تحليل الارتباط للمجتمعات الميكروبية الرئيسية والعوامل المناخية الحيوية.

استخدمنا ArcGIS لاستخراج عوامل المناخ الحيوي الرئيسية عدديًا من 13 نقطة لأخذ عينات التربة. تم إجراء تحليل التكرار للأجناس الرئيسية للمجتمعات الميكروبية (خمسة مؤشرات حيوية وخمسة ميكروبيومات أساسية) وعوامل مناخية حيوية باستخدام

برنامج كانوكو 5. تم إجراء تحويل بيانات السجل 2 بشكل موحد قبل التحليل. تم حساب معاملات ارتباط سبيرمان من أجل وفرة خمسة من المؤشرات الحيوية ، وخمس ميكروبيومات أساسية ، وتكامل بيانات عامل المناخ الحيوي عن طريق تطبيق SPSS. تم رسم نتائج تحليل الارتباط بواسطة خريطة pheatmap (حزمة R).

سيستانشيمكن أن تقاوم الشيخوخة

3. النتائج

التنبؤ بتحول التوزيع العالمي من C. salsa في الفترات المختلفة. وأظهرت ROC المحسوبة

أن قيمة AUC كانت {{0}}. 977 (الشكل S2) ، مما يشير إلى أن النموذج يتفق جيدًا مع البيانات .30 نتائج محاكاة ملاءمة الموائل لأكثر من خمس فترات (LGM ، MH ، الحاضر ، 2050 ، و 2070 ) في الشكل 2 والجدول 2. تم تقسيم مدى ملاءمة زراعة الصلصا إلى خمس فئات على أساس العتبة الإحصائية: غير مناسب (الفئة 5: 0-20 بالمائة) ، هامشي (الفئة 4: 20-50 بالمائة) ، مقبول (فئة 3: 50-75 بالمائة) ، جيد (فئة 2: 75−

90 بالمائة) ، وممتاز (فئة 1: 90-100 بالمائة). تناقش هذه المقالة فقط مناطق التوزيع المناسبة للفئة 1 والفئة 2 والفئة 3. أشارت التوزيعات المحتملة الحالية لـ C. salsa إلى أن هذا النوع تم توزيعه على نطاق واسع عبر ثلاث مناطق مناخية: المناخ الصحراوي المعتدل ، والمناخ شبه الاستوائي للبحر الأبيض المتوسط ​​، والصحراء الاستوائية. مناطق المناخ. تحتوي جميع القارات ، باستثناء القارة القطبية الجنوبية ، على مناطق مناسبة لفطر C. salsa. كانت هذه المناطق موزعة بشكل رئيسي في وسط وغرب آسيا وشمال إفريقيا وكانت منتشرة في وسط وغرب أمريكا الشمالية ووسط أمريكا الجنوبية وغرب أوقيانوسيا. كانت المناطق المناسبة الممتازة (الفئة 1) هي الأكثر انتشارًا في مصر (76 750 كيلومتر مربع) ، بينما كانت المناطق المناسبة (الفئة 2) والعادلة (الفئة 3) الأكثر انتشارًا في الصين (الفئة 2: {{ 13}} km2 والفئة 3: 1 024 600 km2). اقتصرت المناطق المناسبة بيئيًا في آسيا بشكل أساسي على الصين (الفئة 1: 45 775 كيلومتر مربع) ، الأردن (الفئة 1: 16 075 كيلومتر مربع) ، إسرائيل (الفئة 1: 14 975 كيلومتر مربع) ، السعودية شبه الجزيرة العربية (الفئة 1: 14 925 km2) ، وإيران (الفئة 1: 12 600 km2). تم توزيع المناطق المناسبة من C. salsa في إفريقيا بشكل أساسي في مصر وليبيا (الفئة 1: 34 400 كم 2) وتونس (الفئة 1: 275 كم 2). تم توزيع المناطق المناسبة لـ C. salsa في أمريكا الجنوبية بشكل أساسي في تشيلي (الفئة 1: 16 550 كيلومتر مربع).

من منظور مكاني (الشكل 2) ، زاد اتجاه التغيير الإقليمي المناسب للفترات الخمس الأولى ثم انخفض مع أكبر مساحة في عام 2050 (الشكل 3 أ ، الشكل S3). لقد رأينا انخفاضًا كبيرًا في مساحة C. salsa المناسبة داخل LGM مقارنةً بتلك الموجودة في الفترات الأربع الأخرى. بالمقارنة مع (4 358 775 km2) الحالية ، انخفضت المناطق المناسبة بنسبة 50 بالمائة (2 160 975 كيلومتر مربع) في فترة LGM ، بنسبة 10 بالمائة (MH: 3 910 350 كم 2) في فترة MH ، وبنسبة 1 بالمائة (4 328 800 كيلومتر مربع) في فترة 2070 وازدادت بنسبة 2 بالمائة (4 428 950 كيلومتر مربع) في فترة 2050. بشكل ملحوظ ، من الحاضر إلى المستقبل (من 1960 إلى 2080) ، تقلصت المنطقة الممتازة (الفئة 1) لـ C. salsa تدريجيًا (حاليًا ، 243 200 km2 ؛ 2050 ، 232 425 km2 ؛ 2070 ، { {29}} كيلومتر مربع).

سيستانشاستخراج لديه الكثيرصحةفوائد

3.2 التنبؤ بمناطق التوزيع المناسبة لنوع C. salsa في الصين ومجموعة المتغيرات المناخية الحيوية.

اقتصرت المناطق المناسبة لنمو C. salsa في الصين بشكل أساسي على شمال غرب شينجيانغ ، ووسط منغوليا الداخلية ، وشمال شنشي ، وشمال شانشي ، وشمال شرق تشينغهاي ، وشمال قانسو ، ومعظم مناطق نينغشيا (الشكل 2 ب). تم توزيع أنسب المناطق في الصين بشكل رئيسي في شينجيانغ ، حيث تغطي المنطقة الممتازة (الفئة 1) 23 650 km2 ، المنطقة الجيدة (الفئة

2) غطت 220 950 km2 ، ومساحة المعرض (الفئة 3) غطت 189 975 km2. من بين المناطق الجيدة (الفئة 2) ، استحوذت شينجيانغ على 60.99 في المائة ، تليها منغوليا الداخلية (86 300 كيلومتر مربع) وغانسو (24 450 كيلومتر مربع) بنسبة 23.82 في المائة و 6.75 في المائة على التوالي (الشكل 3 ب). أشارت نتائج نموذج MaxEnt إلى أن شينجيانغ كانت مناسبة بشكل خاص لنمو C. salsa. ومع ذلك ، تم العثور على موائل مختلفة ، مثل صحراء الحصى والأراضي العشبية والسهوب الصحراوية ، في نفس المنطقة أثناء الرحلات الميدانية. لذلك ، كنا مهتمين للغاية بخصائص المجتمعات الميكروبية في التربة وعلاقتها بالبيئة في أنماط بيئية مختلفة من C. salsa في Tacheng ، شينجيانغ ، الصين.

تظهر أهمية كل متغير مناخي حيوي لتوزيع C. salsa في الجدول 2. كانت جميع القيم تعني 1 0 عمليات تكرار. كانت المتغيرات المناخية الحيوية الثلاثة الأولى ذات التأثير الأكبر على توزيع C. salsa هي هطول الأمطار في الربع الأكثر جفافًا (bio17) ، وهطول الأمطار في الربع الأكثر دفئًا (bio18) ، ومتوسط ​​النطاق النهاري (bio2) بمعدلات مساهمة نسبية قدرها 25.81 في المئة و 17.65 في المئة و 13.70 في المئة على التوالي. كما يتضح من منحنى الاستجابة الذي تم الحصول عليه بواسطة نموذج MaxEnt ، يمكن حساب نطاق العامل الحيوي عندما يتجاوز احتمال التنبؤ 0.5. على سبيل المثال ، كان نطاق bio17 من -135.30 إلى 11.34 ملم ، وكان نطاق bio 18 من -206.60 إلى 4.40 ملم ، وكان نطاق bio2 من 11.65 إلى 12.50 درجة.

3.3 ميكروبيوم التربة من ثلاثة أنواع بيئية من C. salsa تعرض مجتمعات ميكروبية متميزة ومتداخلة.

أدى تسلسل الرنا الريباسي 16S إلى 518 217 قراءات أولية ، من بينها 441 576 تم فحصها من حيث الجودة والطول. احتوت مجموعة البيانات على 11 818 - 26 431 (يعني: 20 150) تسلسلات لكل عينة. تم تجميع القراءات عالية الجودة على أساس

>97 بالمائة من هوية التسلسل في 2 788 OTUs الميكروبية (الجدول 1).

صُنف المجتمع الميكروبي في 34 شعبة و 321 جنسًا. على مستوى الشعبة (الشكل 4 أ) ، البكتيريا الشعاعية (DS ، 31.94 في المائة ؛ GD ؛ 46.42 في المائة ؛ GL ، 33.33 في المائة) ، بروتيوباكتيريا (DS ،

23.25 في المائة GD 22.53 في المائة ؛ كان GL ، 24.68 في المائة) ، و Gemmatimonadetes (DS ، 17.77 في المائة ؛ GD ، 8.02 في المائة ؛ GL ، 8.36 في المائة) سائدين في الأنماط البيئية الثلاثة. على مستوى الجنس (الشكل 4 ب) ، سيطرت على سهوب الصحراء Euzebya (4.82٪) و Arthrobacter (1.74٪) ، في حين أن الأجناس الأكثر انتشارًا في الحصى في الصحراء كانت Arthrobacter (8.35٪) و Bacillus (4.95٪) ). كانت العصيات (6.89 في المائة) والمفطرة (5.57 في المائة) هي السائدة في الأراضي العشبية. صُنِّفت المجتمعات الميكروبية العشرة الأولى الوفيرة في سهوب الصحراء في ثماني شعب (الشكل 4 ج) ، وصُنفت تلك الموجودة في الصحراء الحصوية إلى سبع شعب (الشكل 4 د) ، وصُنفت تلك الموجودة في الأراضي العشبية في 10 شعب (الشكل 4 هـ). ).

كشفت قياسات التنوع داخل العينة (-التنوع) عن تغيير التنوع من الأراضي العشبية إلى الصحراء الحصوية والسهوب الصحراوية (الشكل 4 و). تم تقييم - تنوع المجتمعات الميكروبية في التربة في كل عينة على مؤشرات تنوع الأنواع الملحوظة في شانون ، تشاو 1 ، فيشر. اقترحت شانون ، تشاو 1 ، الأنواع الملاحظة ، ومؤشرات فيشر أن - تنوع مجتمعات تربة الأراضي العشبية

كانت أعلى من مجتمعات النمط البيئي الأخرى. كانت نتائج منحنيات الخلخلة (الشكل S5) مشابهة للنتائج المذكورة أعلاه ، باستثناء YM1 و HJ3. أظهرت نتائج AMOVA (الجدول S3) أن هناك اختلافات كبيرة (p <0. 01)="" بين="" الأنماط="" البيئية="" الثلاثة.="" أشارت="" نتائج="" pcoas="" غير="" المقيدة="" للمخططات="" ثنائية="" الأبعاد="" لمسافة="" unifrac="" غير="" الموزونة="" (الشكل="" 4g)="" إلى="" أن="" عينات="" التربة="" من="" الميكروبات="" البكتيرية="" من="" أنماط="" بيئية="" مختلفة="" ،="" باستثناء="" ym1="" و="" hj3="" ،="" كانت="" متجمعة="" جيدًا.="" أظهرت="" مجموعة="" شجرة="" تنوع="" مسافة="" bray="" بناءً="" على="" نتائج="" خوارزمية="" التجميع="" الفردي="" (الشكل="" 4="" ح)="" لعينات="" التربة="" من="" الأنماط="" البيئية="" الثلاثة="" أن="" عينات="" الأراضي="" العشبية="" ،="" باستثناء="" ym2="" ،="" كانت="" متجمعة="" عن="" كثب="" ،="" وعينات="" التربة="" الصحراوية="" ،="" باستثناء="" ja1="" ،="" كانت="" متجمعة="" عن="" كثب="" ،="" وتم="" تجميع="" عينات="" التربة="" الصحراوية="" الحصوية="" عن="">

3.4. فحص الميكروبيوم التفاضلي لثلاثة أنماط بيئية من C. salsa.

أشارت الخرائط الحرارية لوفرة الأجناس المختلفة (الشكل 5 أ) إلى أن وفرة العينات من السهوب الصحراوية كانت مختلفة عن تلك الموجودة في العينات المأخوذة من النسختين البيئيتين الأخريين. كما هو موضح في نتائج

LEfSe (الشكل 5 ج) و RF (الشكل 5 د) ، تشير خريطة الحرارة المصغرة إلى اليمين إلى وفرة الميزات الميكروبية في الأنماط البيئية الثلاثة على مستوى الجنس. تشمل الأجناس التي يمكن أن تمثل النمط البيئي للسهوب الصحراوية Gillisia و Illumatobacter و Salegentibacter و Marinimicrobium وما إلى ذلك.

مستوى الجنس الذي يمكن أن يمثل النمط البيئي للصحراء والحصى. تحتوي المؤشرات الحيوية في النمط البيئي للأراضي العشبية على Flavisolibacter و Agromyces. بعد دمج نتائج الطريقتين ، تم اختيار 11 مؤشرًا حيويًا (الجدول S4). يوضح الشكل 5 ب الخريطة الحرارية لوفرة 11 مؤشرًا حيويًا.

3.5 فحص الميكروبيوم الأساسي والتنبؤ بوظيفة التمثيل الغذائي للأنماط البيئية الثلاثة من C. salsa.

تم رسم مخطط Venn (الشكل 5 هـ) للوحدات OTU التي تم الحصول عليها من جميع عينات التربة ، وأظهرت النتائج أن النماذج البيئية الثلاثة تشترك في 1712 وحدة OTU. تم اعتماد طريقة الثبات من الوظيفة الأساسية في ميكروبيوم الحزمة R لتحديد الميكروبيوم الأساسي في الأنماط البيئية الثلاثة لـ C. salsa. يحتوي هذا الميكروبيوم البكتيري الأساسي على ستة وحدات OTU ويتوافق مع 19.64 في المائة من الميكروبيوم بأكمله. مع استبعاد الأجناس غير المحددة والمكررة ، تم تصنيف OTUs هذه إلى ستة أجناس ، وتم رسم وفرتها في خريطة حرارية (الشكل 5f).

اقترحت نتائج التنبؤ الوظيفي (الشكل 6 ، الملف التكميلي 2) أن مسارات الأيض الوظيفية لميكروبيومات التربة في الأنماط البيئية الثلاثة لـ C. salsa كانت متطابقة في الكربوهيدرات وأن استقلاب الأحماض الأمينية كان وفيرًا بين المسارات الأيضية. كان نقل الغشاء ونقل الإشارات وفيرًا أيضًا في معالجة المعلومات البيئية.

3.6 تحليل الارتباط بين المجتمعات الميكروبية والمتغيرات المناخية الحيوية لثلاثة أنماط بيئية من C. salsa.

تم إجراء التحليل الزائد عن الجوهر ، ووفرة الميكروبيوم المرقم الحيوي ، والمتغيرات المناخية الحيوية على مستوى الجنس ، وتم إجراء التحليل على أساس التأثيرات. كان التفسير المعدل للتباين 32.5 بالمائة. أوضح هطول الأمطار في الربع الأكثر دفئًا (bio18) 23.9 بالمائة من المجتمعات الميكروبية (ص=0. 07). ارتبط متوسط ​​درجة الحرارة للربع الأكثر دفئًا (bio10) ومتوسط ​​النطاق النهاري (bio2) ارتباطًا إيجابيًا بالبكتريا Illumatobacter ويرتبط سلبًا مع Bacillus (الشكل 7 أ).

تم إجراء تحليل الارتباط من أجل وفرة ميكروبيوم المرقم الحيوي الأساسي وسبعة متغيرات مناخية حيوية. أظهرت نتائج شبكة الارتباط (الشكل 7 ب) أن بكتيريا Illumatobacter و Salegentibacter (المؤشرات الحيوية في الصحراء − السهوب) كانت مرتبطة بشكل إيجابي مع متوسط ​​النطاق النهاري (bio2) ومتوسط ​​درجة الحرارة للربع الأكثر دفئًا (bio10) ولكنهما مرتبطان سلبًا بشكل سلبي مع الارتفاع ( alt) وهطول الأمطار في الربع الأكثر دفئًا (bio18). على العكس من ذلك ، كان Agromyces (المرقم الحيوي في الأراضي العشبية) مرتبطًا ارتباطًا إيجابيًا بالارتفاع (الارتفاع) وهطول الأمطار في الربع الأكثر دفئًا (bio18) ولكنه كان مرتبطًا سلبًا بمتوسط ​​النطاق النهاري (bio2) ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر دفئًا (bio10). بالإضافة إلى ذلك ، ارتبطت بكتيريا Arthrobacter (الميكروبيوم الأساسي) ارتباطًا سلبيًا ارتباطًا وثيقًا بمتوسط ​​النطاق النهاري (bio2) ومتوسط ​​درجة الحرارة في الربع الأكثر دفئًا (bio10). ارتبطت بكتيريا Rubrobacter ارتباطًا إيجابيًا إيجابيًا بالتساقط السنوي (bio12).